Artefact 北欧分部参加了 Semrush 焦点 在伦敦举办的一场活动中，行业领袖们探讨了当前正在重塑数字营销的重大变革：即从传统模式向……的演变 搜索引擎优化（SEO） 至 在“能动性世界”中的品牌可见性（B2A）. 随着人工智能问答引擎和对话式人工智能助手在用户搜索过程中发挥越来越重要的中介作用，品牌要实现长期增长，就需要调整技术、内容和站外策略，以在新兴的问答引擎中占据优势。我们将带您了解我们跟踪的这些会议的主要要点。.
1. 信任使命：在“答案引擎时代”赢得可见度、实现人工智能发现并获得高管支持
答案引擎优化（AEO） 这标志着从传统搜索向销售漏斗顶端的品牌发现发生了根本性转变，在此过程中，AI引擎如同数字广告牌一般，能够激发用户进行更长、包含多个提示的交互，并提升转化意愿。 为了确保爬虫能够可靠地进行索引，品牌必须通过预渲染 JavaScript、定期更新网站地图、实施结构化数据标记、减少点击深度以及审核日志文件以监测爬虫的抓取尝试，来维持严格的技术基准。. 内容策略需要在开头的40到60个词内，针对买家常见问题给出简洁、直接的答案，同时透明地说明与竞争对手的对比以及产品的局限性。此外，由于网站上的宣传声明需要外部验证，企业必须通过在社交论坛、公关推广以及第三方专家背书等方面打造‘数字声浪’，来建立站外权威。 最后，为了促进各部门之间的更好协作，需要设立一个卓越中心，以执行发布规则并监控相关指标，例如提及/引用率、品牌搜索量增长以及综合广告投资回报率。.
2. 智能网络与电子商务的未来
Adobe 正在重新定义“主动式网络”中的品牌可见性和内容协调，确保品牌在对话式人工智能平台和大型语言模型（LLM）搜索中能够被发现、被提及并被推荐。 本次演讲以希思罗机场为例，展示了品牌如何直接在 ChatGPT 等对话界面中部署交互式 LLM 应用，让旅客无需离开聊天界面即可完成实时操作，例如预订安检快速通道服务。.
除了通过对话进行内容发现外，Adobe的智能内容管理系统还会追踪关键的AI搜索KPI（如可见度评分、引用次数和提及次数），同时利用AI创建能够根据客户需求动态调整的网页——这些网页在严格遵守品牌管理规范的前提下，能自动将内容适配至客户的具体意图。.
3. 企业转型：营销负责人当前正在做出哪些改变
当营销领导者们反思企业营销领域不断变化的格局时，很明显，我们正在经历一场从传统搜索引擎优化向“主动型世界”（B2A）中品牌可见性的根本性转变。因为多达 AI引用的内容编号为85% 由于内容源自站外——涵盖评论网站、社交媒体渠道以及我们自有网站之外的第三方平台——品牌已无法仅依靠优化自有网页。.
相反，当务之急是确立清晰的品牌差异化，并生成原创且可验证的data，从而使企业能够持续获得人类消费者和AI代理的双重青睐。 归根结底，在这个新时代取得成功不仅仅是一场营销活动；它需要一场全面的业务转型，打破营销、技术和财务部门高管团队之间的壁垒，从而构建一个充满活力的、data-driven的运营模式。.
4. 转型鸿沟：如何让营销变革在全球范围内落地生根
为了成功弥合转型差距并使全球营销变革落地生根，企业必须将关注点从‘技术能做什么’转向“跨职能团队如何协同执行”。 要实现可扩展的影响力，就必须打破高管层面的部门壁垒，通过协作式的“零阶段”在营销、IT、财务和产品领导层之间建立积极的合作伙伴关系——在此阶段，各团队共同构建问题框架、认清能力差距并分担责任。.
要有效将人工智能付诸实践，关键在于确立以人为本的指导原则：将员工置于决策核心位置；重新设计工作流程，而非仅仅堆砌工具；将人类判断保留给高风险决策；侧重衡量业务价值而非单纯的活动指标；并作为整个组织共同前进。 通过营造心理安全感以化解员工顾虑，并根据风险和准备程度系统性地规划各项举措，全球企业能够将运营复杂性转化为切实价值，包括高达 75% 总拥有成本降低 在data管理中，, 34% 更快的周转时间 在后台运营方面，以及 80% 内容制作时间节省。.
5. 当点击量消失时：在没有网站流量的情况下，如何创造需求？
尽管搜索量在增长，但网站的自然搜索流量却在下降；而“零点击”AI概览和对话式助手则能在搜索页面上直接满足用户意图。虽然来自ChatGPT等AI平台的引流目前尚无法完全弥补自然搜索总量损失，但通过AI渠道访问的用户因已掌握相关信息，其购买意愿和转化率明显更高。.
关键在于，ChatGPT的算法在8月9日发生了重大转变，不再依赖用户生成内容（如Reddit和社区论坛），而是将权威的企业和供应商网站作为主要引用来源予以高度优先考虑。 当网站流量消失时，为了创造需求，营销策略必须从传统的漏斗顶端关键词SEO转向建立品牌权威、在第三方分类列表中确保排名前三的位置，以及发布独特且结构化的data内容——这些内容能被AI引擎可靠地引用，从而指导购买决策。.
6. 从AI可视化到商业行动：企业品牌如何进行衡量、诊断并取得成功
在分析企业人工智能可见性时，要想在现代搜索中脱颖而出，就必须跳出孤立的网站视角，认识到并不存在单一的人工智能搜索引擎。 每个大型语言模型（LLM）都具有独特的引用行为、信息来源以及audience用户群体特征，这意味着消费者的购买决策如今早在销售漏斗的上游阶段，就通过由公关、 新闻报道、第三方评论网站以及深度、交互式的LLM研究环节构成的复杂网络中，远在用户访问公司网站之前，消费者的购买决策就已经形成。.
《AI 可见性与多渠道消费者决策旅程》指出，要吸引这些受教育程度高、转化率高的买家，需要建立一个协调一致的多渠道框架。 品牌不应试图同时攻克所有平台，而应加强公关、SEO和社交媒体团队之间的跨部门协作，通过清理自有域名中的过时或不准确信息来严格执行内容规范，并针对特定行业和地区内能推动引用量的关键权威来源进行系统性优化。.
7. 人工智能时代的信任信号：当模型成为发现过程的中介时，什么依然重要
在为品牌提供搜索质量和算法性能方面的建议时，建立真正的信任——这是谷歌E-E-A-T框架（经验、专业知识、权威性和可信度）的核心——仍然是维持在传统自然搜索和现代AI搜索平台上可见度的最关键因素。 优秀的SEO本质上就是优秀的生成式引擎优化（GEO）。由于ChatGPT和谷歌AI概览等大型语言模型（LLMs）直接依赖网页索引和搜索锚定来检索最新信息，因此因操纵性策略（如大规模滥用AI内容、 跳转页面、未经审核的用户内容或具有欺骗性的自我推广列表文章等操纵性手段而受到处罚的网站，其AI引用和推荐量将不可避免地出现严重下滑。.
随着人工智能搜索系统的不断发展，其检索机制越来越依赖于‘查询扇出’过程，该过程更倾向于在data训练中确立的知名、权威实体以及官方品牌来源，而非过度优化的通用内容。 要在这种环境下保持长期的搜索权威性，各组织必须优先重视人类专业知识、严格的手动事实核查、品牌透明度以及原创研究，而非依赖自动化捷径。.
